文档提示工程人工智能【免费下载链接】claude-code-system-promptsAll parts of Claude Codes system prompt, 27 builtin tool descriptions, sub agent prompts (Plan/Explore/Task), utility prompts (CLAUDE.md, compact, statusline, magic docs, WebFetch, Bash cmd, security review, agent creation). Updated for each Claude Code version.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/claude-code-system-prompts点击查看免费下载导读本文以 Claude Code 系统提示词仓库中 Skill: Run library SDK example 为核心讲解Run 技能Skill: Run app中面向库Library与 SDK这一项目类型的文档编写范式。与 CLI、服务端、TUI 等项目不同库没有可启动的服务器或可调用的命令所谓运行指的是从源码构建、执行测试套件、并用一个最小可运行示例在公共包边界上做冒烟验证。读完本文你将掌握如何为一个库/SDK 项目撰写结构化的 run 技能文档Setup / Verify / Test / Build 四段式理解开发模式与安装模式、可选依赖、代码生成步骤等易被忽略的关键记录点并能结合仓库中的配套模板与示例把一次成功的冷启动经验沉淀为可复用的 agent 级操作手册。背景Run 技能与运行一个库的特殊性Run 技能skill-run-app.md的定位是启动并驱动当前项目的应用通过其真实的运行时表面看到改动生效。它明确区分了真正运行应用与跑测试、对内部函数做 import 后 console.log——前者是用户人类或程序实际会接触到的形态CLI 在它的命令处、服务器在它的 socket 处、GUI 在它的窗口处。但对库而言上述定义需要一次语义转换。库没有运行步骤没有要启动的服务器没有要调用的 CLI。skill-run-library-sdk-example.md 开头就点明Libraries dont have a run step in the process sense - theres no server to start, no CLI to invoke. For libraries, the run skill is about:Buildingthe library from source,Running the test suite, andA minimal working examplethat exercises the library and proves its installed correctly.也就是说库的 run 技能围绕三件事展开构建从源码把库构建出来含可分发产物测试运行完整测试套件最小工作示例冒烟验证写一段极小的程序或 REPL 片段导入该库并做一件真实的事以此证明库确实可用、安装正确。同时文档强调Keep it brief——库场景下模板skill-run-skill-template.md中的 Build 和 Test 两节已经完成了大部分工作库特有的新增内容主要是那个冒烟验证示例因此整体应保持精炼。冒烟验证示例在公共包边界上证明库可用为什么需要冒烟验证库场景下运行的核心新增项是一个微型程序或 REPL 片段导入库并调用一个真实功能。这是 agent 确认是的这个库是可用的的判定依据——不是import后打印对象而是在包的公共边界public package boundary上调用真实 API 并观察真实输出。文档给出的解释是This is how an agent confirms yes, the library is usable它与 skill-run-app.md 中Drive it, dont just launch it驱动它而不只是启动它的原则一脉相承只成功 import 一个库并不等于运行了它那只是多做了几步的类型检查必须把它驱动到一个用户能看到结果的程度——对库而言就是调用一个公开方法并看到返回。解释型语言的冒烟示例Python对于 Python 这类解释型语言文档给出的冒烟验证是一条python -c单行命令python -c from mylib import Client c Client() print(c.ping()) # - pong要点解析用from mylib import Client走的是包的公共导入路径验证的是安装后的模块可发现性而不是源码目录下的内部相对导入构造实例后调用一个真实方法c.ping()并把结果打印出来命令末尾用注释# - pong标注预期输出——这是冒烟验证的关键有了预期输出agent或人才能在读取结果时立即判断成功与否而不是对着空白输出猜测。编译型语言的冒烟示例Go对于 Go 这类编译型语言冒烟验证需要先写一个临时 main 程序再运行cat /tmp/smoke.go GO package main import example.com/mylib func main() { println(mylib.Version()) } GO go run /tmp/smoke.go # - v1.2.3要点解析借助 here-doc 把最小程序写入/tmp/smoke.go避免污染仓库工作区import example.com/mylib同样走公共模块路径验证的是模块在构建环境中的可解析性go run直接编译并运行println(mylib.Version())调用公共 API 并输出版本号同样以# - v1.2.3标注预期输出作为成功判据。这种写临时文件 → 运行 → 对照预期输出的形态也与仓库中 skill-run-skill-template.md 的 Run (agent path) 一节所强调的agent 实际会使用的就是这一小段可执行命令完全一致。完整示例片段run-mylib 的四段式结构文档随后给出了一个完整可落地的 run 技能片段frontmatter 正文这是库场景下最核心的参考骨架应完整继承--- name: run-mylib description: Build, install, and test mylib from source. Use when asked to verify mylib works, run its tests, or build a distribution. --- mylib is a Python library - running it means building from source and executing the test suite. ## Setup pip install -e .[dev] ## Verify python -c import mylib; print(mylib.__version__) # - 2.1.0 ## Test pytest Subset of tests: pytest tests/unit/. With coverage: pytest --covmylib. ## Build (distribution) pip install build python -m build # - dist/mylib-2.1.0-py3-none-any.whlFrontmattername 与 description 的约定对照 skill-run-skill-template.md 末尾的说明frontmatter 有两条硬性约定name:会成为斜杠命令/run-mylib并且必须与技能目录名一致模板中明确要求 Thename:becomes the slash command (/run- ) and must match the directory namedescription:是 Claude 扫描以决定是否自动加载该技能的依据。模板要求保留行为动词——startrunbuildtestscreenshot——因为这些正是发起请求的 agent 实际会输入的关键词。本例的 description 就完整覆盖了三个触发场景verify mylib works验证、run its tests测试、build a distribution构建。Setup可编辑安装与 dev extraspip install -e .[dev]-eeditable/可编辑安装把源码目录直接链接进当前 Python 环境改动源码后无需重装即可生效是开发模式的标准姿势.[dev]安装dev这个 extra可选依赖组把测试工具链如 pytest、覆盖率插件一并装上这一行同时覆盖了从源码构建环境与验证库可用两个前置条件。Verify版本号即健康检查python -c import mylib; print(mylib.__version__) # - 2.1.0通过mylib.__version__读取包的公开版本属性并打印预期输出2.1.0相比调用业务方法版本号检查更轻量适合作为安装是否正确的第一道确认它验证了模块可导入、包元数据完整。Test完整套件、子集与覆盖率pytest文档还给出了两条实用的变体子集pytest tests/unit/——只跑单元测试目录适合快速迭代或定位问题时缩小范围覆盖率pytest --covmylib——借助 pytest-cov 插件统计mylib包被测试覆盖的比例。这三条组合起来覆盖了全量回归 → 定向子集 → 质量度量三个测试层次。Build产出可分发的发行版pip install build python -m build # - dist/mylib-2.1.0-py3-none-any.whl先安装build前端工具再执行python -m build产物落在dist/目录下预期文件名mylib-2.1.0-py3-none-any.whl中的py3-none-any表明这是一个纯 Python、与平台无关的 wheel版本号2.1.0与 Verify 一节一致可互相印证这一节对应库的运行技能三件事中的构建Building产物供安装、分发或后续冒烟验证使用。文档化时值得注意的三个补充点文档在 Things to consider documenting 一节明确列出三类库/SDK 场景下极易被遗漏、但 agent 一定会踩坑的记录点开发模式 vs 安装模式Development mode vs installed mode.pip install -e .vspip install .- if behavior differs, say which to use for what.pip install -e .可编辑安装源码改动即时生效适合开发调试但有些库在可编辑模式下依赖解析行为与正式安装不同例如 entry points、命名空间包、原生扩展的构建路径pip install .常规安装把当前源码快照打包进 site-packages更接近最终用户拿到发行版后的真实行为。文档约定如果两种模式下行为有差异必须在技能里写明什么场景用哪个否则 agent 可能因可编辑模式下的假象而误判库的真实可用性。可选依赖extrasOptional dependencies.[dev],[test],[docs]extras and when each is needed.Python 的 extras 机制[dev]、[test]、[docs]等把不同用途的依赖分组。run 技能应明确[dev]开发所需含测试工具链pytest、coverage 等[test]仅运行测试套件所需的最小依赖[docs]构建文档所需。并注明各自在什么场景需要——例如只跑测试就不必安装 docs 依赖避免 agent 做无谓的安装。生成代码codegenGenerated code.If theres a codegen step (protobuf, OpenAPI clients), document it - its almost always missing from READMEs.这是文档特别强调的一个痛点如果库存在代码生成步骤protobuf、OpenAPI client 等必须写进技能里——因为它几乎总是缺失于 README。生成代码意味着先运行 codegen 脚本如protoc、OpenAPI 生成器产出源码才能 import 或构建生成的代码通常不应手工修改改动应落在生成器输入上agent 若不知道这一步很可能在源码明明在、却 import 失败的诡异错误上卡住。因此 run 技能中应在 Setup 或 Build 阶段显式记录 codegen 命令及其产出位置。与配套模板及其他示例的衔接库场景示例并非孤立存在它属于 Run 技能家族的一份子。仓库 README 的 Skills 清单README.md列出了完整的配套文件Skill: Run app1315 tks——主技能负责选择项目类型并回退到内置模式Skill: Run skill template1596 tks——run 技能生成器使用的模板定义 frontmatter 与章节结构Skill: Run CLI tool example648 tks——CLI 项目示例Skill: Run TUI interactive terminal app example1292 tks——TUI 项目示例Skill: Run web server API example1364 tks——Web 服务器/API 项目示例Skill: Run browser-driven web app example1413 tks——浏览器驱动 Web 应用示例Skill: Run library SDK example835 tks——本文主题的库/SDK 示例。其中skill-run-app.md 的按项目类型匹配表格明确把库/SDK 归入import-and-call smoke script at the package boundary在包边界做 import 并调用的冒烟脚本一类并把本例作为其参考实现。而 skill-run-skill-template.md 则提供了通用章节骨架Prerequisites / Setup / Build / Run / Test / Gotchas / Troubleshooting库示例中的 Setup → Verify → Test → Build 四段式正是该骨架针对库类型的裁剪——省去了 Run (agent path)/Run (human path) 中面向进程与界面的内容新增了 Verify 冒烟一节。此外主技能还给出一个实用提示当回退模式需要安装包、设置环境变量、打补丁或编写驱动时应建议运行/run-skill-generator把这次成功经验固化为项目技能若开箱即用则无需记录。这同样适用于库场景——一旦为某个库摸索出可复现的构建-验证-测试流程就值得落成一份run-lib技能。结语库/SDK run 技能的编写要点速览环节要点示例核心定位库没有进程意义上的运行run 技能 构建 测试 冒烟验证从源码构建、跑测试套件、最小示例证明可用冒烟验证在公共包边界 import 并调用真实 API标注预期输出python -c from mylib import Client; ...Setup可编辑安装 dev extras交代开发/安装两种模式pip install -e .[dev]Verify轻量健康检查如读取__version__python -c import mylib; print(mylib.__version__)Test全量套件 子集 覆盖率三条命令pytest/pytest tests/unit//pytest --covmylibBuild产出可分发的 wheelpip install build python -m build易漏记录点开发 vs 安装模式差异、extras 用途、codegen 步骤protobuf / OpenAPI 生成器必须在技能中显式记录撰写库/SDK 的 run 技能时牢记两条原则一是驱动它而不只是启动它——冒烟示例必须调用真实公共 API 并给出可对照的预期输出二是保持精简——模板的 Build 与 Test 两节已承担大部分工作库特有内容聚焦于冒烟验证与那些 README 里通常缺失的细节开发/安装模式差异、extras、生成代码。照此落成的技能能让任何 agent 在冷启动环境下快速、可复现地完成构建 → 验证 → 测试的完整闭环。赞分享文档提示工程人工智能【免费下载链接】claude-code-system-promptsAll parts of Claude Codes system prompt, 27 builtin tool descriptions, sub agent prompts (Plan/Explore/Task), utility prompts (CLAUDE.md, compact, statusline, magic docs, WebFetch, Bash cmd, security review, agent creation). Updated for each Claude Code version.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/claude-code-system-prompts点击查看免费下载相关推荐使用 Cursor Team Kit 的 run-smoke-tests 技能Playwright 冒烟测试的运行、排障与修复验证实战使用 Cursor Team Kit 的 run smoke tests 技能Playwright 冒烟测试的运行、排障与修复验证实战 导读 run smokAI 技能AI 插件插件系统AI Agent为 CLI 工具编写 Claude Code Run Skill安装、调用与测试的实战指南为 CLI 工具编写 Claude Code Run Skill安装、调用与测试的实战指南 本篇技术指南聚焦于 Claude Code 内置 Run 技能家族文档提示工程人工智能PraisonAI 实战用 VERIFICATION_LEDGER 驱动的 Live 冒烟测试验证 AI Code Editor 能力PraisonAI 实战用 VERIFICATION_LEDGER 驱动的 Live 冒烟测试验证 AI Code Editor 能力 本文以 Praison人工智能AI AgentAgent 框架多智能体工作流自动化RAGMCP 服务创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考